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Thèse Année : 2022

Financial Modeling of Climate-related Risks

Modélisation financière des risques liés au changement climatique

Théo Le Guenedal
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1233795
  • IdRef : 261635751

Résumé

This research project aims at estimating financial risks related to climate change. Beyond the applications and quantitative findings, the main objective of the chapters of this thesis is to provide a structural and methodological framework that is generalizable, in order to facilitate their integration by practitioners. The first chapter proposes a bottom-up measure of transition risk, which can be incorporated with classical risk models (Merton or credit risk model). This cost-based approach is limited to the directly polluting sectors, which leads to the second chapter, which allows for the diffusion of transition risk through the value chain. These approaches offer a static structure that allows for a fixed scenario stress-test but not for pricing the bonds by considering heterogeneous scenarios and the probability of realization. To this end, chapter three proposes a pricing model that integrates a Bayesian approach in updating scenario probabilities based on observed jumps in carbon pricing mechanisms. Finally, the last chapter proposes a Monte-Carlo methodology for simulating annual damages caused by tropical cyclones. The conversion of raw climatic data into a synthetic database of losses is achieved by coupling statistical and thermodynamic relationships. The exposure of physical assets, the dynamics of socio-economic factors, local population densities and specific vulnerabilities in different regions of the world are borrowed from different segments of the literature, and combined to obtain a complete model of the classical triptych necessary for the study of physical hazards: hazard intensity x exposure x vulnerability generalizable and homogeneous across countries. The resulting signal can then be simply included in credit risk models equating annualized damages with additional debt.
Ce projet de recherche est consacré à l'estimation des risques financiers liés au changement climatique. Au-delà des applications et des résultats quantitatifs, les chapitres de cette thèse ont pour principal objectif d'apporter des méthodologies générales utilisables par les praticiens. Le premier chapitre propose une méthode d'évaluation bottom-up du risque de transition adjointe aux modèles de risque classiques. Cette approche du risque opérationnel par les coûts engendrés par une taxe potentielle limite l'impact aux secteurs directement polluants, ce qui amène au deuxième chapitre, introduisant les tables d'entrée-sorties pour appréhender les effets indirects du risque de transition dans la chaîne d'approvisionnement. Ces approches offrent une structure statique permettant d'évaluer le risque dans un scénario donné, mais pas de déterminer le prix des obligations en considérant des scénarios hétérogènes et leur probabilité de réalisation. Pour ce faire, le troisième chapitre propose un modèle de pricing intégrant une approche bayésienne dans la mise à jours des probabilités de scénarios sur la base des sauts observés dans les mécanismes de tarification du carbone. Enfin, le dernier chapitre propose une méthodologie Monte-Carlo de simulation de dommages annuels causées par des cyclones tropicaux. La conversion des données climatiques brutes en base de données synthétique de sinistres est réalisée en couplant des relations statistiques et thermodynamiques. L'exposition des actifs physiques, les dynamiques des facteurs socio-économiques, les densités de populations locales et les vulnérabilités spécifiques aux différentes régions du monde sont empruntés à différents segments de la littérature. Ils sont combinés afin d'obtenir un modèle complet du triptyque classique nécessaire à l'étude des risques physiques : 'intensité' x 'exposition' x 'vulnérabilité' généralisable et homogène sur l'ensemble des pays. Le signal résultant peut ensuite être inclus simplement dans des modèles de risque de crédit assimilant les dommages annualisés à de la dette additionnelle.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04013805 , version 1 (03-03-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04013805 , version 1

Citer

Théo Le Guenedal. Financial Modeling of Climate-related Risks. Statistics [math.ST]. Institut Polytechnique de Paris, 2022. English. ⟨NNT : 2022IPPAG009⟩. ⟨tel-04013805⟩
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